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前言
路线规划
路线规划的目标是利用地图数据和实时交通信息，找到从a到b的最佳路线。
路由元素
为了便于开发查找路径的算法，首先需要将地图转化为由节点和边缘组成的数据结构，节点代表路段，边缘代表路段之间的连接，如下图所示：
路径搜索
如下图所示，搜索从a到b的路径
第一步，查找a相邻的节点，有8个候选节点1~8
第二步，查找1~8相邻的节点，有13个候选节点a~m。
这时就出现了21条候选路径：
a->1->d
a->1->e
a->1->f
a->2->b
a->2->c
a->2->d
a->3->a
a->3->b
a->3->c
a->5->k
a->5->l
a->5->m
a->6->j
a->6->k
a->6->i
a->7->h
a->7->i
a->7->j
a->8->f
a->8->g
a->8->h
第三步，在上述21条候选路径的相邻节点上继续搜索新的候选节点，进而产生新的候选路径。
重复上述搜索过程，直至节点b在候选路径中出现为止。
最优计算
上述路径搜索算法，如果a至b的距离变远，或者地图的粒度变细，那么需要消耗的算力将是指数级增加的，所以就需要引入最优排序，在每一个步骤都剔除掉一些相对较差的候选路径。这里先从路径长度这一个角度来评价候选路径，每个步骤中的候选路径长度f，都有已有距离长度g和剩余距离长度h两部分组成，如下图所示：
实例
如下图所示，车辆在一个高速公路的出口，搜索到左转、直行和右转三个候选路径，分别对应不同的g值和h值，两者相加计算得到最优的路径为右转路线。
tips
在路线规划的实际应用中，不管是路径搜索，还是最优计算，除了要考虑上述的地图数据和距离长度之外，通常还要考虑有没有市政封路、交通事故、堵车缓行、路面质量、红绿灯多少、加油充电站、停车场出入口、路桥费多少等等因素，是一个比较复杂的工程问题。
总结
以上就是本人在学习自动驾驶时，对所学课程的一些梳理和总结。后续还会分享另更多自动驾驶相关知识，欢迎评论区留言、点赞、收藏和关注，这些鼓励和支持都将成文本人持续分享的动力。
另外，如果有同在小伙伴，也正在学习或打算学习自动驾驶时，可以和我一同抱团学习，交流技术。
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